简要定义

        无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的一种类型，它使用机器学习算法来分析未标记的数据集并进行聚类、降维、异常检测等操作，以发现数据中的内在结构、模式或知识。与监督学习不同，无监督学习的数据集中不包含任何人工标注的目标值或反馈信号。

核心价值

• 探索性数据分析 ：能够自主发现数据中的隐藏模式和结构，为进一步的分析和决策提供线索，如在市场研究中发现消费者的行为模式和偏好。
• 数据预处理 ：通过降维等技术，对高维数据进行简化和压缩，去除噪声和冗余信息，提高数据的质量和可用性。
• 客户细分 ：将客户群体划分为不同的类别，以便企业能够更好地了解客户需求，制定个性化的营销策略。
• 异常检测 ：识别数据中的异常点或离群点，发现潜在的异常情况或错误数据，如在网络安全中检测入侵行为。
• 图像分割 ：将图像中的对象分离开来，在计算机视觉领域中具有重要应用，如医学图像分析。

核心技术

• 聚类算法 ：将数据集中的样本划分为若干个类别，使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的样本相似度较低。常见的聚类算法包括 K 均值聚类、层次聚类、DBSCAN 等。
• 降维算法 ：通过数学上的投影等方式将高维数据映射到一个低维空间，在减少数据的维度的同时保留数据的原始结构和特征关系。主成分分析（PCA）、t-SNE 等都是常用的无监督降维方法。
• 异常检测算法 ：识别数据中的异常点或离群点，常用的异常检测算法包括孤立森林、局部异常因子（LOF）等。
• 自编码器 ：一种无监督的神经网络模型，能够有效地学习出高质量的数据表示，通过编码器 - 解码器模型进行数据压缩和重建。

关键特征

• 无需标注数据 ：不需要大量带标签的数据，节省了标注成本和时间。
• 发现隐藏模式 ：能够自动发现数据中的隐藏模式和结构，为进一步分析提供线索。
• 模型选择复杂 ：选择合适的算法和参数需要经验和试验，可能需要多次尝试才能找到最佳方案。
• 结果解释困难 ：由于没有标签，解释无监督学习结果可能比较困难，需要结合领域知识进行分析。
• 计算资源需求高 ：某些复杂算法，如 t-SNE，需要大量计算资源进行训练和计算。